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基于EfficientNet-B5级联U型网络的视网膜血管分割方法
文献摘要：
针对视网膜图像细小血管难以分割以及病灶误分割等问题,提出了一种基于EfficientNet-B5级联U型网络的视网膜血管分割方法.首先,采用EfficientNet-B5编码器对图像特征编码,提取图像更深层特征;其次,引入空洞空间卷积池化金字塔模块有效地提取视网膜图像中的多尺度特征信息;在双卷积块中加入高效通道注意力捕获跨通道交互的信息;然后,采用级联U型结构,后一级网络对前一级网络的血管分割结果进行细化与优化;最后,采用形态学算子对网络输出的分割图像进行后处理.在CHASE_DB1数据集上的实验结果表明,该算法的F1值、特异度、准确率及AUC分别为79.57％、98.21％、96.30％和97.51％,相比FC-RCF、U-Net和Res-UNet等算法均有提升.该算法在精确地分割血管的同时表现出较好的抗干扰性能.
文献关键词：
视网膜血管分割;级联U型网络;EfficientNet-B5编码器;高效通道注意力
中图分类号：
作者姓名：
雷帮军;陈玮华;夏平;张光一
作者机构：
三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室 宜昌443002;三峡大学计算机与信息学院 宜昌443002
文献出处：
引用格式：
[1]雷帮军;陈玮华;夏平;张光一-.基于EfficientNet-B5级联U型网络的视网膜血管分割方法)[J].国外电子测量技术,2022(08):19-26
A类：
B类：
EfficientNet,B5,视网膜血管分割,分割方法,对视,视网膜图像,细小,编码器,图像特征,特征编码,深层特征,空洞空间卷积池化金字塔,塔模,多尺度特征,特征信息,双卷积,高效通道注意力,跨通道,形态学算子,CHASE,DB1,FC,RCF,Res,UNet,抗干扰性能
AB值：
0.307783
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